ANÁLISE DE SENSIBILIDADE: PARA QUE SERVE E EXEMPLO - DUDAS - 2026

A análise de sensibilidade é uma técnica que determina como diferentes valores de uma variável independente impactam uma variável dependente em um conjunto de premissas. Estude como a incerteza no resultado de um modelo ou sistema matemático pode ser atribuída a diferentes fontes em suas variáveis ​​de entrada.

Essa técnica é usada dentro de limites específicos que dependem de uma ou mais variáveis ​​de entrada, como o efeito que mudanças nas taxas de juros (variável independente) têm sobre os preços dos títulos (variável dependente).

A análise de sensibilidade, dada uma determinada gama de variáveis, é uma forma de prever o resultado de uma decisão. Também é conhecido como análise de simulação ou "what if". Ao criar um determinado conjunto de variáveis, um analista pode determinar como as mudanças em uma variável afetam o resultado.

Uma prática relacionada é a análise de incerteza, que se concentra mais na quantificação e propagação da incerteza. Idealmente, a análise de incerteza e sensibilidade deve ser executada em conjunto.

Para que serve?

Uma das principais aplicações da análise de sensibilidade é o uso de modelos por gerentes e tomadores de decisão. Todo o conteúdo necessário para o modelo de decisão pode ser usado por meio da aplicação repetida da análise de sensibilidade.

Ajuda os analistas de decisão a entender as incertezas, prós e contras, com as limitações e o escopo de um modelo de decisão.

A maioria das decisões é tomada sob incerteza. Uma técnica para chegar a uma conclusão é substituir todos os parâmetros incertos pelos valores esperados; em seguida, é realizada a análise de sensibilidade.

Avaliação de confiança no modelo

Seria um descanso para um tomador de decisão ter alguma indicação de quão sensíveis serão as escolhas ao alterar uma ou mais variáveis ​​de entrada. A boa prática de modelagem requer que o modelador execute uma avaliação de confiança do modelo.

Primeiro, isso requer a quantificação da incerteza nos resultados de qualquer modelo (análise de incerteza); e, em segundo lugar, avaliar o quanto cada entrada contribui para a incerteza do resultado.

A análise de sensibilidade aborda o segundo desses pontos (embora a análise de incerteza seja um precursor necessário), desempenhando o papel de classificar a força e a relevância das variáveis ​​de entrada para determinar a variação no resultado.

Em modelos que envolvem muitas variáveis ​​de entrada, a análise de sensibilidade é um ingrediente essencial para a construção do modelo e para a garantia de qualidade.

Formulários

- A principal aplicação da análise de sensibilidade é indicar a sensibilidade de uma simulação às incertezas nos valores de entrada do modelo.

- É um método para prever o resultado de uma decisão se uma situação for diferente em comparação com as previsões principais.

- Ajuda a avaliar o risco de uma estratégia.

- Serve para identificar o quão dependente é o resultado em relação a uma determinada variável de entrada. Analise se a dependência ajuda a avaliar o risco associado.

- Ajuda a tomar decisões informadas e adequadas.

- É usado para procurar erros no modelo, ao encontrar relações inesperadas entre as entradas e os resultados.

Como fazê-lo?

Uma análise de sensibilidade, também conhecida como análise "what-if", é mais frequentemente usada por analistas financeiros para prever o resultado de uma ação específica quando executada sob certas condições.

A análise de sensibilidade é realizada dentro de limites definidos, determinados pelo conjunto de variáveis ​​de entrada independentes.

Por exemplo, a análise de sensibilidade pode ser usada para estudar o efeito de uma mudança nas taxas de juros sobre os preços dos títulos se as taxas de juros aumentarem em 1%.

A pergunta "E se…?" seria: O que acontece com o preço de um título se as taxas de juros subirem 1%? Esta pergunta é respondida com análise de sensibilidade.

A análise pode ser realizada em planilha do Microsoft Excel, na seção "Dados" do menu de opções, utilizando o botão "Análise de hipóteses", que contém "Buscar objetivo" e "Tabela de dados".

Existem diferentes métodos para realizar a análise de sensibilidade:

- Técnicas de modelagem e simulação.

- Ferramentas de gerenciamento de cenários através do Microsoft Excel.

Técnicas

Existem basicamente duas técnicas para analisar a sensibilidade:

Análise de sensibilidade local

É baseado em derivadas (numéricas ou analíticas). O termo local indica que as derivadas são tomadas em um único ponto. Este método é adequado para funções de custo simples.

Porém, isso não é viável para modelos complexos, como os modelos com descontinuidades, pois nem sempre possuem derivadas.

Matematicamente, a sensibilidade da função de custo em relação a certos parâmetros é igual à derivada parcial da função de custo em relação a esses parâmetros.

A análise de sensibilidade local é uma técnica "um de cada vez". Analise o impacto de um único parâmetro por vez na função de custo, mantendo os demais parâmetros fixos.

Análise de sensibilidade global

A análise de sensibilidade global é a segunda abordagem para análise de sensibilidade, que geralmente é implementada usando técnicas de Monte Carlo. Essa abordagem usa um conjunto global de amostras para explorar o espaço de design.

Exemplo

John é o responsável pelas vendas da Holiday CA, que vende decorações de Natal em um shopping. John sabe que as festas de fim de ano se aproximam e que o shopping estará lotado.

Você quer saber se um aumento no tráfego de clientes no shopping aumentará a receita total de vendas da loja e, em caso afirmativo, em que valor.

O preço médio de um pacote de decorações de Natal é $ 20. Durante a temporada de festas do ano passado, a Holiday CA vendeu 500 pacotes de decorações de Natal. Isso resultou em um total de vendas de $ 10.000.

Após a realização de uma análise de sensibilidade, é determinado que um aumento de 10% no tráfego de clientes no shopping resulta em um aumento de 7% nas vendas totais.

Usando essas informações, John pode prever quanto dinheiro a loja ganhará se o tráfego de clientes aumentar em 20%, 40% ou 100%.

Com base na análise de sensibilidade apresentada, verifica-se que haverá um aumento nas vendas totais de 14%, 28% e 70%, respectivamente.

Referências

1. Wikipedia, a enciclopédia livre (2018). Análise sensitiva. Retirado de: en.wikipedia.org.
2. Investopedia (2018). Análise sensitiva. Retirado de: investopedia.com.
3. CFI (2018). O que é análise de sensibilidade? Retirado de: corporatefinanceinstitute.com.
4. EduPristine (2018). Tudo o que você quer saber sobre Análise de Sensibilidade. Retirado de: edupristine.com.
5. David J. Pannell (1997). Análise de sensibilidade: estratégias, métodos, conceitos, exemplos. School of Agricultural and Resource Economics, University of Western Australia. Retirado de: dpannell.fnas.uwa.edu.au.